中间件体系（Middleware Platform）
目标：为业务系统提供统一、稳定、高可用、可治理的基础运行能力
P0（运行基础）
├── 网关（Kong / APISIX）
├── 配置中心（Nacos）
├── RPC 平台（Dubbo）
├── 数据存储（MySQL / PostgreSQL / Mongo）
P1（解耦与性能）
├── MQ（Kafka / RabbitMQ）
├── 缓存平台（Redis / Memcached）
├── 搜索（Elasticsearch）
├── 文件存储（MinIO）
P2（治理与稳定）
├── 缓存失效监控 & 一致性
├── 任务调度（Airflow / XXLJob）
├── 中间件监控与告警
P3（平台化）
├── 中间件统一管控台
├── 多租户 / 资源隔离
├── 成本 & 容量管理
中间件体系的本质不是“技术选型”，而是“运行能力抽象”：
数据存储
下面我将从企业级架构与中间件平台视角，对 数据存储（Data Storage Platform）做一次系统性、全景化、可落地的展开。内容不局限于 MySQL / PostgreSQL / MongoDB，而是覆盖存储模型、技术谱系、选型原则、平台化建设、与上层系统的协同，可直接作为技术蓝图或方案底稿。
一、数据存储的本质定位
一句话定义：
数据存储不是“数据库选型”，而是“数据模型 × 访问模式 × 一致性与成本”的系统工程。
企业级存储体系解决的是：
- 数据如何被建模
- 数据如何被访问
- 数据如何被保护
- 数据如何被长期演进
二、数据存储在整体架构中的位置
业务系统 / 分析系统
│
├── 数据访问层（ORM / DAO / SDK）
│
├── 数据存储平台（Storage Platform）
│ ├── OLTP
│ ├── OLAP
│ ├── KV / Cache
│ ├── Search
│ ├── Time-Series
│
├── 数据治理 / 安全 / 备份
│
└── 基础设施（本地 / 云）
三、数据存储的“六大模型谱系”
1️⃣ 关系型存储（Relational / OLTP）
代表
- MySQL / PostgreSQL
- Oracle / SQL Server
- NewSQL：TiDB / CockroachDB / Yugabyte
特征
- 强一致
- 事务（ACID）
- 复杂查询
适用
- 核心交易
- 财务 / 订单
- 权限 / 配置
2️⃣ 键值与宽表存储（KV / Wide Column）
代表
- Redis（非仅缓存）
- DynamoDB
- Cassandra / HBase
- FoundationDB
特征
- 高并发
- 水平扩展
- 简单模型
适用
- 状态存储
- 会话
- 用户画像
3️⃣ 文档存储（Document Store）
代表
- MongoDB
- Couchbase
- ArangoDB
特征
- Schema 灵活
- JSON 原生
- 易扩展
适用
- 内容管理
- 复杂结构对象
- 弱事务业务
4️⃣ 搜索与倒排存储（Search / Index）
代表
- Elasticsearch / OpenSearch
- Solr
- Meilisearch
特征
- 全文检索
- 高维过滤
- 聚合分析
适用
- 搜索
- 日志
- 事件分析
5️⃣ 时序与指标存储（Time-Series）
代表
- Prometheus / VictoriaMetrics
- InfluxDB
- TimescaleDB
特征
- 写多读少
- 时间窗口
- 压缩率高
适用
- 监控指标
- IoT
- 金融行情
6️⃣ 分析型与湖仓（OLAP / Lakehouse）
代表
- ClickHouse
- Druid
- BigQuery / Snowflake
- Iceberg / Delta Lake + Trino
特征
- 列式存储
- 高吞吐分析
- 批流融合
适用
- 报表
- BI
- 行为分析
四、一个成熟企业的“存储分层策略”
数据分层
├── 热数据（Redis / OLTP）
├── 业务数据（OLTP / KV）
├── 行为 & 日志（Search / TSDB）
├── 分析数据（OLAP）
└── 冷数据（对象存储 / Archive）
不要用一种数据库解决所有问题。
五、一致性、事务与 CAP 的现实取舍
| 场景 | 推荐 |
|---|---|
| 资金 / 交易 | CP / 强一致 |
| 用户体验 | AP / 最终一致 |
| 配置 / 元数据 | CP |
| 行为日志 | AP |
六、现代存储体系的关键技术点
1️⃣ 分布式与扩展
- 分片（Shard）
- 副本（Replica）
- Leader / Follower
- 自动 Rebalance
2️⃣ 数据生命周期管理（ILM）
- 热 / 温 / 冷 / 冻
- TTL
- 自动归档
3️⃣ 高可用与容灾
- 多 AZ
- 多活
- RPO / RTO
4️⃣ 备份与恢复
- 全量 + 增量
- 快照
- Point-in-Time Recovery
七、数据安全与合规（不可忽视）
- 访问控制（RBAC / ABAC）
- 加密（At Rest / In Transit）
- 数据脱敏
- 审计日志
八、存储平台化（真正的企业级）
存储平台应提供的能力
数据存储平台
├── 资源管理
│ ├── 实例 / 集群
│
├── 数据库即服务（DBaaS）
│
├── 生命周期管理
│
├── 监控 & 告警
│
├── 备份 & 恢复
│
├── 成本管理（FinOps）
└── 安全合规
九、数据访问与治理策略
- 禁止跨库 JOIN
- 明确主写 / 从读
- 明确冷热分离
- SQL 审计与限流
十、选型决策参考表（极实用）
| 需求 | 优先选型 |
|---|---|
| 强事务 | RDB / NewSQL |
| 高 QPS | KV / Wide Column |
| 搜索 | ES |
| 指标 | TSDB |
| 分析 | ClickHouse / Lakehouse |
十一、常见反模式
- ❌ 用 MySQL 存日志
- ❌ 用 ES 做事务
- ❌ 用 Mongo 做强一致交易
- ❌ 忽略冷热分层
十二、总结一句话
数据存储不是“选库”，而是“为数据的一生设计基础设施”。
